Entwicklung & Optimierung von LLM-Anwendungen (Python).

Dieses Training vermittelt AI Engineers, Data Scientists und Softwareentwicklern die Grundlagen und Best Practices für die Entwicklung leistungsstarker LLM-Anwendungen in Python. Es vermittelt praxisnah moderne Architekturprinzipien und -muster, darunter RAG-Architekturen, Agentensysteme und fortgeschrittenes Prompt-Engineering bis hin zu Deployment und LLMOps. Dabei werden ebenso wichtige Themen wie DSGVO-Konformität, Monitoring und Responsible AI behandelt.

Die Teilnehmer lernen, wie sie moderne KI-Systeme effizient aufbauen, konfigurieren und skalieren können – von der Auswahl passender Modelle und Quantisierungstechniken bis zur Integration von Vektordatenbanken und der Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen. Praktische Übungen runden das Training ab, sodass ein direkter Transfer in reale Anwendungsfälle erleichtert wird.

Dieses Training bietet eine kompakte Wissensbasis, um KI-Projekte sicher und performant zu realisieren, von der Architektur über die Umsetzung bis zum Betrieb und der Governance.

• Sie erlernen Architekturen und Best Practices für skalierbare LLM-Anwendungen.
• Sie entwickeln RAG-Systeme mit Vektordatenbanken eigenständig.
• Sie planen und setzen sichere, DSGVO-konforme KI-Integrationen um.
• Sie erhalten eine Einführung in LLMOps für Monitoring, Fine-Tuning und CI/CD.
• Sie sammeln Erfahrung mit Multi-Agent-Systemen und praxisnahen Projekten.

AI Engineers, Data Scientists & Softwareentwickler mit Python-Erfahrung, die LLM-Anwendungen entwickeln und produktiv einsetzen wollen, wie

• Software Engineers (Python)
• Machine Learning Engineers
• Data Scientists
• Architekten für KI-Systeme.